时间序列数据库写入的特点
时间序列数据上超过 95% 都是写操作，由于数据量庞大，关键指标或特定场景之外的写入数据，通常会较少读取，并且时间序列数据库写入较为平稳，一般的应用数据会随着应用访问量上升而增多，因此应用数据存在波峰波谷，但时序数据通常是以固定的时间频率产生，不受其他因素影响，生成速率较为稳定。另外，由于数据是根据时间推进而生成的，时间序列数据的写入是实时的，随着时间进程不断进行新数据的写入，一般情况下不会对旧数据进行更新。
时间序列数据库的关键概念
时序数据
时序数据是根据时间轴排序的数据集合，一般分为单变量时序和多变量时序。单变量时序是指每次采集的数据集合只存在一个变量，如股票上午的价格变化，而多变量时序则是指每次采集的数据集合具有多个变量，如股市当天的交易信息。
数据压缩
数据压缩是指将输入的原始数据，在保证数据信息的前提下，将其转变为体量更小的数据流，去除信息冗余，目前数据压缩的算法根据原理差异可分为对称/非对称、松散/非松散、非适应/自适应。
品质指数
品质指数是指数据压缩算法的性能，其中包括压缩率、压缩速度和精确度。压缩率是指数据对比原始数据的压缩比率，速度是指执行压缩每字节所需的平均时间，精确度则是指压缩后数据的可信度。
时间序列数据库的应用场景
因为接口测试有助于发现并处理 bug，越在底层发现 bug，它的修复成本越低。而且目前的系统复杂度在不断上升、传统的测试方法成本也在增加，针对于这种情况，接口测试可以提供解决方案。接口测试相对更容易实现自动化持续集成，并且相对 UI 自动化也比较稳定，可以减少人工回归测试人力成本与时间，缩短测试周期。接口的持续集成是低成本高收益的根本原因。从安全层面上来说，只凭借前端进行限制已经不能满足系统的安全要求，而是需要后端同样进行控制，在这个背景下，就需要从接口层面进行验证。
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